Working Paper 436

Applying a Microfounded-Forecasting Approach to Predict Brazilian Inflation


Wagner Piazza Gaglianone, João Victor Issler and Silvia Maria Matos


Abstract

In this paper, we investigate whether combining forecasts from surveys of expectations is a helpful strategy for forecasting inflation in Brazil. We employ the FGV-IBRE Economic Tendency Survey, which consists of monthly qualitative information from approximately 2,000 consumers since 2006, and the Focus Survey of the Central Bank of Brazil, with daily forecasts since 1999 from roughly 250 registered professional forecasters. Natural candidates to win a forecast competition in the literature of surveys of expectations are the (consensus) cross-sectional average forecasts (AF). In an exploratory investigation, we first show that these forecasts are a bias ridden version of the conditional expectation of inflation. The no-bias tests are conducted for the intercept and slope using the methods in Issler and Lima (2009) and Gaglianone and Issler (2015). The results reveal interesting data features: consumers systematically overpredict inflation (by 2.01 p.p., on average), whereas market agents underpredict it (by -0.68 p.p. over the same sample). Next, we employ a pseudo out-of-sample analysis to evaluate different forecasting methods: the AR(1) model, the Granger and Ramanathan (1984) forecast combination (GR), the consensus forecast (AF), the Bias-Corrected Average Forecast (BCAF), and the extended BCAF. Results reveal that: (i) the MSE of the AR(1) model is higher compared to the GR (and usually lower compared to the AF); and (ii) the extended BCAF is more accurate than the BCAF, which, in turn, dominates the AF. This validates the view that the bias corrections are a useful device for forecasting using surveys.

Resumo

Este artigo investiga a combinação de projeções de surveys de expectativas como estratégia auxiliar na projeção de inflação no Brasil. Para tanto, utiliza-se a Sondagem de Expectativas do Consumidor do IBRE/FGV, que consiste em informação mensal qualitativa de aproximadamente 2.000 consumidores desde 2006, e também do Sistema de Expectativas de Mercado (Focus) do Banco Central do Brasil, com projeções diárias desde 1999 de aproximadamente 250 professionais de mercado cadastrados. Um candidato natural para vencer uma competição de projeções usualmente sugerido na literatura é a média das expectativas no cross-section (consenso). Em uma investigação exploratória, mostra-se inicialmente que tais projeções consensuais podem ser vistas como versões enviesadas da esperança condicional da inflação. Testes de ausência de viés são realizados com base nos parâmetros estimados utilizando-se as metodologias de Issler e Lima (2009) e Gaglianone e Issler (2015). Os resultados revelam características interessantes dos dados: consumidores sistematicamente sobrestimam a inflação (em média, por 2,01 p.p.), enquanto que profissionais de mercado a subestimam (por -0,68 p.p. na mesma amostra). Numa análise de projeção fora-da-amostra, avaliamos diferentes métodos de projeção: o modelo AR(1), a combinação de projeções (GR) de Granger e Ramanathan (1984), a projeção média (AF), a projeção média com correção de viés (BCAF), e a projeção expandida BCAF. Os resultados indicam que: (i) o erro quadrático médio do modelo AR(1) é maior do que o do GR (e geralmente menor quando comparado ao AF); e (ii) a projeção expandida BCAF é mais acurada do que a BCAF que, por sua vez, domina a AF. Tais resultados validam a visão de que técnicas de correção de viés são ferramentas úteis na projeção de inflação utilizando surveys de expectativas.